本文關(guān)鍵詞：LIF技術(shù)與PLS-DA算法聯(lián)合辨識(shí)礦井涌水水源類型的研究

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【摘要】：快速的礦井涌水水源辨識(shí)對(duì)于礦井的水災(zāi)預(yù)警及災(zāi)后救援意義重大。常規(guī)方法使用離子濃度做為判別因子,耗時(shí)過長,因此提出一種激光誘導(dǎo)熒光光譜(LIF)技術(shù)與偏最小二乘判別分析(PLS-DA)算法聯(lián)合快速辨識(shí)礦井涌水水源類型的方法。實(shí)驗(yàn)使用405nm激光對(duì)被測水體進(jìn)行激發(fā),獲取礦井5個(gè)不同含水層100組水樣的熒光光譜,根據(jù)光譜曲線特征,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮處理,獲取合適的光譜數(shù)據(jù)。每種水樣使用15組共75組光譜數(shù)據(jù)作為建模集,剩余的25組水樣的光譜數(shù)據(jù)作為測試集。為驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)結(jié)果,設(shè)計(jì)了簇類的獨(dú)立軟模式(SIMCA)算法與PLS-DA算法構(gòu)建的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ瓦M(jìn)行對(duì)比。實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)礦井不同含水層水樣的熒光光譜差異較大,在不進(jìn)行任何預(yù)處理的情況下,以PLS模型為基礎(chǔ)的PLS-DA算法較SIMCA算法的建模正確率高,達(dá)到了100%,其校正及驗(yàn)證結(jié)果與實(shí)際分類變量的相關(guān)系數(shù)均大于0.951,校正集均方根誤差(RMSECV)和驗(yàn)證集均方根誤差(RMSEP)均小于0.123,利用模型對(duì)測試集中五種水樣樣本的識(shí)別正確率均為100%。
【作者單位】： 安徽理工大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;礦山地質(zhì)災(zāi)害防治與環(huán)境保護(hù)安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;安徽理工大學(xué)地球與環(huán)境學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 礦井涌水 水源辨識(shí) 激光誘導(dǎo)熒光光譜 偏最小二乘判別分析
【基金】：“十二五”國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2013BAK06B01) 國家安全生產(chǎn)重大事故防治關(guān)鍵技術(shù)科技項(xiàng)目(an-hui-0001-2016AQ)資助
【分類號(hào)】：O657.3;TD742
【正文快照】： 引言煤礦突水與瓦斯、煤塵、火和頂板并稱煤礦五大災(zāi)害,近年來,煤礦水害無論是從發(fā)生事故數(shù)量上還是死亡人數(shù)上皆僅次于瓦斯事故位居第二,因此建立煤礦水災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)極其重要[1-3]。水源識(shí)別的正確性和及時(shí)性是涌水量預(yù)測的基礎(chǔ),無論對(duì)于水災(zāi)預(yù)警還是災(zāi)后救援意義都十分重大[4-，

本文編號(hào)：931307